模板匹配，就是在一幅影象中尋找另一幅模板影象最匹配（也就是最相似）的部分的技術。
說的有點抽象，下面給個例子說明就很明白了。
在上面這幅全明星照中，我們想找出姚明頭像的位置，並把它標記出來，可以做到嗎？
可以，這就是模板匹配的要做的事情。
其實模板匹配實現的思想也是很簡單很暴力的，就是拿著模板（姚明頭像）在原圖（全明星照）中從左上至右下依次滑動，直到遇到某個區域的相似度低於我們設定的閾值，那麼我們就認為該區域與模板匹配了，也就是我們找到了姚明的位置，並把它標記出來。
opencv中是通過mtachtemplate函式完成。
#include
#include
#include
#include
#include
using
namespace
std;
using
namespace cv;
intmain
()
我還在程式中特意列印出匹配度的最小值，因為我們知道這個演算法是數值越小匹配度越高，由輸出的結果看來這個數值還真的很小，說明匹配度真的相當高！
既然我們可以取得匹配度的數值，那我們是不是也可以利用該數值進行閾值對比呢？比如我想把在閾值範圍之內的頭像都標記出來。可以這麼做：
//閾值判別，小於0.01才認為匹配成功，才將頭像框出來
if (minval < 0.001)
上面的模板匹配我們使用了標準平方差匹配 cv_tm_sqdiff_normed演算法，看起來效果還不錯，那還有其他演算法嗎？
問得好。opencv通過函式 matchtemplate 實現了模板匹配演算法。可用的方法有6個:
通常，隨著從簡單的測量(平方差)到更複雜的測量(相關係數)，我們可獲得越來越準確的匹配(同時也意味著越來越大的計算代價)。
最好的辦法是對所有這些設定多做一些測試實驗,以便為自己的應用選擇同時兼顧速度和精度的最佳方案。
你想採用哪種演算法，只需要將對應的傳進函式matchtemplate裡就可以了。
下面給出利用trackbar顯示出多種模板那匹配演算法的**。
#include
#include
#include
#include
using
namespace cv;
using
namespace
std;
mat g_srcimage, g_tempalteimage, g_resultimage;
int g_nmatchmethod;
int g_nmaxtrackbarnum = 5;
void
on_matching
(int, void*)
else
rectangle(srcimage, matchlocation, point(matchlocation.x + g_tempalteimage.cols, matchlocation.y + g_tempalteimage.rows), scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
rectangle(g_resultimage, matchlocation, point(matchlocation.x + g_tempalteimage.cols, matchlocation.y + g_tempalteimage.rows), scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
imshow("原始圖", srcimage);
imshow("效果圖", g_resultimage);
}int
main
() g_tempalteimage = imread("76.png");
if (!g_tempalteimage.data)
namedwindow("原始圖", cv_window_autosize);
namedwindow("效果圖", cv_window_autosize);
createtrackbar("方法", "原始圖", &g_nmatchmethod, g_nmaxtrackbarnum, on_matching);
當然也會有一些演算法匹配失敗的.
實驗證明，該段程式效果很不錯，但注意的是，模板配在原圖摳出模板圖的形式下準確率才比較高，不然的話可能準確度就不太高了。
那麼模板匹配能在哪些專案有應用呢？我說一下我的經驗。
最近我在參與實驗室的乙個專案，做的是發票的分類，分類的方法我首先採用的是模板匹配，也就是從一類發票中摳出一些特徵區域，以此作為模板，自己設定閾值，低於閾值就是算是跟該類發票匹配了，就可以 對其進行分類。在我的測試看來，準確率還可以，不過也隱藏這乙個比較大的隱患就是，一旦發票種類多了，比如100種，那麼檢測時間就會指數上公升，這是不可取的。
OpenCV模板匹配
include include opencv2 opencv.hpp using namespace std using namespace cv int main int argc,char argv load reference image img imread argv 1 always ch...
opencv模板匹配
模板匹配是一種用於在源影象s中尋找定位給定目標影象t 即模板影象 的技術。其原理很簡單，就是通過一些相似度準則來衡量兩個影象塊之間的相似度similarity s,t 2.用途 模板匹配方法常用於一些平面影象處理中，例如印刷中的數字 工業零器件等小尺寸目標影象識別分類。3.方法 模板匹配中，源影象和...
opencv 模板匹配
模板匹配的工作方式 模板匹配的工作方式跟直方圖的反向投影基本一樣，大致過程是這樣的 通過在輸入影象上滑 像塊對實際的影象塊和輸入影象進行匹配。假設我們有一張100x100的輸入影象，有一張10x10的模板影象，查詢的過程是這樣的 1 從輸入影象的左上角 0,0 開始，切割一塊 0,0 至 10,10...